管理大数据业务物理服务器的方法可以包括以下几个方面：
资源规划和分配：根据业务需求和服务器的性能特点，合理规划和分配服务器资源。可以使用资源调度和管理工具，如Kubernetes、OpenStack等，进行资源的动态分配和管理。
故障监测和处理：定期对服务器进行巡检和监控，及时发现和处理故障。可以使用监控工具，如Zabbix、Nagios等，实时监测服务器的运行状态和性能指标。
安全管理：加强服务器的安全管理，包括设置安全策略、防火墙、访问控制等，保护服务器的安全和数据的机密性。可以使用安全管理工具，如防火墙、入侵检测系统等。
数据备份和恢复：定期对服务器上的数据进行备份，确保数据的安全性和可恢复性。可以使用备份和恢复工具，如Rsync、Veritas等，进行数据的备份和恢复。
性能优化和调优：根据业务需求和服务器的性能瓶颈，进行性能优化和调优。可以使用性能测试和优化工具，如Ganglia、Perf等，进行性能的测试和优化。
资源监控和报警：实时监控服务器的资源使用情况和性能指标，并设置相应的报警机制。可以使用监控和报警工具，如Zabbix、Nagios等，实现资源的监控和报警。
容量规划和扩展：根据业务需求和服务器的容量状况，进行容量规划和扩展。可以使用容量规划和扩展工具，如Ganglia、OpenStack等，进行容量的规划和扩展。
通过以上的管理方法，可以有效地管理大数据业务物理服务器，提高服务器的利用率和稳定性，保障业务的正常运行。
